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要让即梦AI准确生成“美食出锅”镜头，必须在提示词中明确目标用户是谁，否则模型会默认采用通用餐饮场景（如餐厅摆盘、网红滤镜），导致画面人物动作、服饰、环境细节与真实使用意图错位。
先锁定目标用户身份
打开即梦AI网页或App，进入文生视频提示词输入框，在首句直接写明主体身份，例如：“一位穿浅蓝围裙的35岁家庭主妇，右手持锅铲，正将一盘刚出锅的麻婆豆腐盛入白瓷盘”。
不能只写“一个人炒菜”，因为AI无法判断是专业厨师、Z世代独居青年、还是银发父母——不同人群的灶台高度、锅具磨损程度、袖口是否卷到小臂、甚至头发是否扎起，都会影响画面可信度。
用三类信息锚定用户特征
方法一：职业+年龄+典型穿着
例如：“40岁粤菜老师傅，戴无框眼镜，系深灰帆布围裙，左手扶住铁镬，镬沿腾起焦香油雾”。这组信息让AI调取厨师群体的动作惯性（如手腕翻锅角度）和道具细节（老式铁镬边缘微卷）。
为使用即梦（Dreamina/Jimeng）Seedance 2.0 进行图生视频（image-to-video）生成提供全面的提示词撰写指南。图生视频提示词采用“增量式”设计：参考图像负责承载静态视觉内容，而文本提示仅需描述画面中**发生运动与变化的部分**。 本技能涵盖以下 4 种子模式： - 单图生视频（single image→video） - 首尾帧过渡（first-last frame transition） - 多帧故事板叙事（multi-frame storyboard na
方法二：生活场景+行为动机
例如：“刚下班的28岁程序员，T恤下摆没塞进牛仔裤，正手忙脚乱把煎蛋滑进餐盘，灶台边散落着未拆封的速食酱包”。这里“未拆封酱包”比“厨房整洁”更能暗示用户真实状态，避免AI生成过度精致的料理画面。
方法三：身体特征+即时反应
例如：“62岁奶奶，右手指节粗大，正眯眼吹气试探砂锅盖边缘冒出的热气，锅柄木纹有长期握持形成的浅色包浆”。【没有这句‘指节粗大’和‘包浆’，AI大概率生成光滑年轻的手部特写】
剔除模糊代词和泛化描述
第一步：删掉所有“某人”“有人”“一个厨师”这类表述。
第二步：把“正在做饭”改为具体动作链→“左手掀开不锈钢锅盖→蒸汽瞬间上涌→右手锅铲快速拨散葱花→锅底红油滋滋作响”。
第三步：检查是否出现“看起来”“仿佛”“类似”等弱指向词，全部替换成确定性名词和动词。
即梦AI不理解隐喻，它只识别可视觉化的物理信号。你写“温馨氛围”，它可能生成暖光滤镜+笑脸贴纸；你写“奶奶布满老年斑的手捏住锅耳”，它才能精准调动对应纹理库和关节力学模型。
